喬政

摘要：隨著我國(guó)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展和股票市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，程序化的智能投資模式正在快速的興起和發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為計(jì)算機(jī)分析和挖掘其中隱含的經(jīng)濟(jì)規(guī)律和有用信息提供了基礎(chǔ)學(xué)習(xí)源?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展為這些信息的互聯(lián)互通，及時(shí)的傳播共享和交易指令的及時(shí)下達(dá)提供了快速和可靠的傳輸方式和媒介。人工智能技術(shù)的發(fā)展，使機(jī)器學(xué)習(xí)能力大幅提升，計(jì)算機(jī)快速處理浩如煙海的數(shù)據(jù)，總結(jié)發(fā)現(xiàn)有用的信息和規(guī)律，制定新的交易策略，修改和完善已有的策略，都變得更加快速和有效。程序化交易以計(jì)算機(jī)數(shù)量化模型分析決策為基礎(chǔ)，根據(jù)自身規(guī)則自動(dòng)交易，有利于克服人性的弱點(diǎn)，實(shí)時(shí)接收信息、處理信息、作出交易決策和自動(dòng)下單。

1 研究背景與意義

我國(guó)的證券市場(chǎng)自從1990年12月19日上海證券交易所建立以來，取得了快速的發(fā)展，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大。截至2018年9月，滬深兩市上市A股總數(shù)為3569家。然而，與西方資本市場(chǎng)不同的是，我國(guó)證券市場(chǎng)最主要的交易方式為人工交易。鑒于人工交易難以應(yīng)對(duì)瞬息萬變的股票市場(chǎng)和稍縱即逝的交易機(jī)會(huì)，投資者努力尋找和研究快速有效的投資工具與投資策略，這也使得程序化交易在投資者間逐漸興起。隨著市場(chǎng)的不斷波動(dòng)，投資者開始轉(zhuǎn)變視角從“人工交易”到“程序化交易”，并摒棄最初的盲目與狂熱，開始使用更加先進(jìn)的投資方法和投資策略。

研究股票市場(chǎng)的程序化投資模型的意義包括以下幾個(gè)方面。

（1）從投資決策模式角度，程序化投資模型以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動(dòng)的影響，避免在市場(chǎng)極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

（2）從投資心理角度，客服人性的弱點(diǎn)是程序化交易的重要意義，人的情緒化因素，貪婪、恐懼、做事不果斷和賭性等因素都會(huì)讓一個(gè)人正在交易的時(shí)刻突然改變?cè)械挠?jì)劃，而程序化交易是一切功課在事先已經(jīng)做好，不折不扣的按照規(guī)則執(zhí)行操作，避免交易決策受到跌宕起伏的情緒干擾，從而避免臨時(shí)情緒波動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤決策。

（3）從投資效率角度，程序化交易可以突破人的能力極限，大幅提高投資效率并降低人的體力和腦力的消耗。我們從眼睛獲取信息，到大腦分析決策，再到手工輸入下單，這個(gè)過程需要一段時(shí)間來完成。計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)化交易顯然比人工快得多，特別是當(dāng)我們?yōu)榱朔稚L(fēng)險(xiǎn)而進(jìn)行多品種組合投資交易時(shí)，程序化交易迅速快捷的優(yōu)點(diǎn)就更加突出。計(jì)算機(jī)可以準(zhǔn)確、快速、同時(shí)抓住轉(zhuǎn)瞬即逝的交易機(jī)會(huì)，投資者不必再緊密盯盤和決策下單。程序化交易的系統(tǒng)性交易、資金和倉位管理，有利于投資的組合優(yōu)化管理和風(fēng)險(xiǎn)控制，增加收益。

在實(shí)踐中，股票市場(chǎng)的變化是迅速的，并非一成不變的，并且這種變化難以預(yù)知和掌握。因而，從程序化分析的角度出發(fā)，利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)股價(jià)從多個(gè)周期維度，如周線、日線和30分鐘線同時(shí)對(duì)股票的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和投資決策，這樣有助于投資者很大程度的保證整個(gè)過程中投資思路的一貫統(tǒng)一，減少投資決策受股票市場(chǎng)中股價(jià)震蕩的影響，使投資過程更加理性和投資收益的穩(wěn)定性。

與此同時(shí)，經(jīng)典技術(shù)指標(biāo)的有效性在股票市場(chǎng)中十分有限。因此，通過卡爾曼濾波模型的思想，對(duì)經(jīng)典股票的技術(shù)指標(biāo)加以改進(jìn)，使改進(jìn)后的技術(shù)指標(biāo)對(duì)股價(jià)運(yùn)行軌跡作出更加合理的判斷，選擇更優(yōu)的指標(biāo)決策作為開倉條件和平倉條件，調(diào)整資產(chǎn)配置，建立更優(yōu)的程序化投資模型，完成行之有效的程序化股票交易系統(tǒng)，幫助投資者在證券市場(chǎng)中獲得更高的回報(bào)。

2 研究現(xiàn)狀

2.1 程序化研究現(xiàn)狀

中國(guó)證券股票市場(chǎng)交易系統(tǒng)的研究和應(yīng)用均處在發(fā)展階段。不過得益于我國(guó)信息技術(shù)應(yīng)用的起步比較高，近年來，新投資理念隨著市場(chǎng)化程度的提高而被不斷地引進(jìn)，程序化交易系統(tǒng)逐漸接近投資者。孫偉（2017）應(yīng)用MATLAB軟件，從WIND機(jī)構(gòu)版獲取股票的基本面和技術(shù)面數(shù)據(jù)，將部分上市比較短的公司剔除，以整個(gè)A股市場(chǎng)股票為樣本進(jìn)行量化分析，最后將收益率作為衡量的標(biāo)準(zhǔn)給出合理的量化投資策略。陳榮（2018）從股票價(jià)格的聯(lián)動(dòng)性研究與分析出發(fā)，運(yùn)用金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)理論從市場(chǎng)不同級(jí)別的聯(lián)動(dòng)性角度來思考聯(lián)動(dòng)性策略的構(gòu)建邏輯，最終得到了基于行業(yè)內(nèi)個(gè)股聯(lián)動(dòng)性的程序化投資策略，以期能給市場(chǎng)投資者及相關(guān)研究人員提供一定的借鑒。楊世林（2018）對(duì)以多因子為基礎(chǔ)的策略進(jìn)行了改進(jìn)，主要從策略因子、調(diào)倉頻率和持倉數(shù)目對(duì)策略進(jìn)行了優(yōu)化，優(yōu)化后的策略相較于基礎(chǔ)策略在年化收益、盈虧比、夏普比率等指標(biāo)上有了顯著的提升。

2.2 卡爾曼濾波器原理及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀

池麗旭和張廣勝（2012）基于卡爾曼濾波方法對(duì)投資者情緒進(jìn)行了研究，得到了去除市場(chǎng)噪聲的投資者情緒綜合指數(shù)，比較了投資者情緒的變化值與投資者情緒對(duì)股票收益的影響效果，結(jié)果表明投資者情緒的變化值的影響更顯著。高大良（2013）用卡爾曼濾波分析方法構(gòu)建了新的投資者情緒復(fù)合指標(biāo)，與經(jīng)典

的情緒指標(biāo)進(jìn)行了比較，進(jìn)一步驗(yàn)證了投資者情緒復(fù)合指標(biāo)的穩(wěn)健性。凌士勤和蘇樂（2017）運(yùn)用卡爾曼濾波的方法估計(jì)出投資者情緒指數(shù)，將上證綜指收益率與理性情緒指數(shù)和非理性情緒指數(shù)進(jìn)行廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。得出理性情緒與非理性情緒都在第二個(gè)月對(duì)上證綜指收益率具有最大的正向沖擊;收益率對(duì)理性情緒的正面影響具有較長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng)，對(duì)非理性情緒的正面沖擊逐漸減小。

3 卡爾曼濾波理論對(duì)經(jīng)典技術(shù)指標(biāo)的改進(jìn)

斯坦利·施密特首次實(shí)現(xiàn)了卡爾曼濾波器?？柭贜ASA埃姆斯研究中心訪問時(shí)，發(fā)現(xiàn)他的方法對(duì)于解決阿波羅計(jì)劃的軌道預(yù)測(cè)很有用，后來阿波羅飛船的導(dǎo)航電腦便使用了這種濾波器。

股票市場(chǎng)中股價(jià)的不可預(yù)知性與阿波羅飛船所在的位置宇宙環(huán)境十分相似。那么應(yīng)用卡爾曼濾波的基本思想對(duì)經(jīng)典的技術(shù)指標(biāo)加以改進(jìn)，使經(jīng)典指標(biāo)的走勢(shì)和變化可以更加精準(zhǔn)的反映當(dāng)前股價(jià)的走勢(shì)和未來股價(jià)的趨勢(shì)。本文以移動(dòng)平均線（MA）為例加以改進(jìn)。

改進(jìn)后在TradeStation平臺(tái)是加載修改前后的技術(shù)指標(biāo)。為卡爾曼濾波均線，圖1為普通均線，明顯的可以看出卡爾曼濾波均線的對(duì)K線變化的反應(yīng)速度快于普通均線，更加準(zhǔn)確的體現(xiàn)了當(dāng)先股價(jià)的走勢(shì)與未來股價(jià)的趨勢(shì)。

4 卡爾曼濾波器改進(jìn)雙均線策略的測(cè)試

用同樣的方法將經(jīng)典的雙均線策略中的兩條均線進(jìn)行卡爾曼濾波原理的改進(jìn)。然后對(duì)改進(jìn)后的策略與原策略回測(cè)滬深300指數(shù)。

從測(cè)試效果可以得出，結(jié)論卡爾曼雙均線的年化收益率、夏普率和盈虧比均大干經(jīng)典雙均線。從一定程度可以說明經(jīng)過卡爾曼濾波原理改進(jìn)后的指標(biāo)更加具有優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)語

通過策略回測(cè)可以得出結(jié)論，卡爾曼雙均線策略的測(cè)試效果相比經(jīng)典雙均線策略的測(cè)試效果，年化收益率更高，夏普率更高，最大回撤率更小，但盈虧比更小。綜合這四個(gè)角度評(píng)估，經(jīng)過卡爾曼濾波原理改進(jìn)后的程序化交易策略相比經(jīng)典雙均線策略更加具有優(yōu)勢(shì)。

本文是將經(jīng)典物理模型與程序化交易相結(jié)合的理論研究，因而需要根據(jù)實(shí)際的投資活動(dòng)對(duì)模型進(jìn)行合理的設(shè)定，使模型既符合現(xiàn)實(shí)的投資活動(dòng)又相對(duì)簡(jiǎn)潔。這種科技創(chuàng)新投資模式應(yīng)用到了數(shù)理金融和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來研究科技型投資模式。這種科技型投資模式以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，通過概率優(yōu)勢(shì)取得超額收益。與此同時(shí)，這種科技型投資模式避免交易決策受到跌宕起伏的情緒干擾，從而避免臨時(shí)情緒波動(dòng)導(dǎo)致的錯(cuò)誤決策，程序化交易的系統(tǒng)性的交易、資金和倉位管理，有利于投資的組合優(yōu)化管理和風(fēng)險(xiǎn)控制，增加收益。因此，這種科技型投資模式將逐漸在股票市場(chǎng)中得到應(yīng)用與普及。